高校学术不端论文查重检测系统多语种、图文、抄袭查重系统
可以调查知觉网络论文的学术性问题。轴承状态监视技术在考虑对初期故障的敏感性的同时，考虑到稳定性，有效地预报轴承的早期故障。而且可以反映故障发展的变化趋势。通常情况下，轴承的振动信号的振幅分布接近正态分布，但是，如果轴承在运行中发生故障，则轴承的振动信号的振幅区域参数指标发生变化。但是，各特征参数与故障的试用范围不同。分析者需要比较丰富的实际经验。
本方法的优点在于，无需考虑轴承的具体参数，并且可以利用振动信号的振幅区域参数指标初步确定设备是否有故障，这也是该方法的缺点，并且认识到轴承故障发生的具体位置不能……。20世纪60年代中期，由于快速傅立叶变换（FFT）技术的出现和发展，将光谱分析应用于滚动轴承的振动信号，实现了很大的发展。使用光谱分析法取得信号中包含的频率成分，比较频率成分和轴承故障特征频率，判断轴承是否有障碍。
光谱分析方法解决了在宽度区域参数指标分析中不能定位轴承故障的问题。同时，傅立叶分析产生一系列信号频谱分析方法，例如功率谱、频带函数、频谱，并且信号处理手段变得丰富。在滚动轴承的实际状态监视中，由于信号分量复杂且噪声对信号的影响大，所以在傅立叶频谱的低频区域中存在差分频率、谐波，从而难以识别光谱，因此需要对原始振动信号有效且可靠性高的预处理提高利用光谱识别轴承故障的可靠性。由于振动信号被背景噪声干扰，所以在频谱分析中，如果轴承的故障特征频率不明显，故障程度小，则难以识别故障程度。1974年波音公司的D.R.Hartnig发明了谐振解调分析系统这一专利。该分析方法广泛应用于轴承故障诊断，尤其是初期故障诊断。
谐振解调方法可以提取安装在也称为包络分析方法[9]的高频信号上的低频信号分量，即时域信号波形的包络轨迹。当滚动轴承发生局部损伤类故障时，产生周期性脉冲，引起系统的固有频率，产生谐振，利用信号处理技术对信号进行高频带通滤波，提取系统谐振带信号，然后进行滤波。将ta信号进行Hulbert转换以获得原始信号的高频包络信号。最后，还可以监测包络信号的幅度区域参数指标，并对包络信号进行光谱分析。
通过该方法去除低频信号，去除低频信号中的干扰和噪声，可以更准确地提取包括故障分量的信号，并且有助于正确地识别轴承的操作状态[10]。随着信号分析的加深，研究人员发现轴接收信号是不稳定的信号，但是信号的时域和频域分析只能理解信号的全局特性，并且信号频谱的局部特征不能随时间一起反映。在这样的背景下，近十年来，使用时间频率分析方法分析了非平稳信号，并用作轴承故障诊断的一般方法。常用于
的时间频率分析方法包括短时间傅立叶变换、小波变换和Wigner-Ville分布技术。短时间傅立叶变换的基本思想是在傅立叶变换之前乘以有限的窗函数，假设非稳态信号短时间且稳定，并且通过在时间轴上移动窗来使得信号按段分析，从而获得信号的局部光谱，信号的时间变化特性是在不同的时间从局部光谱的差异获得的。然而，由于短时间傅立叶变换窗的函数大小是固定的，所以在全时间频率分析过程中仅获得单个时间分辨率和频率分辨率。在实际分析信号时，由于期望多个时间频率分辨率来观察信号的变化细节，所以即使在处理这样的问题时，短时间傅立叶变换也是无力的。19
年，法国地质物理学家Morlet在详细研究了短时间傅立叶变换法后，首次提出了“小波分析”的概念，应用于地质数据处理，取得了巨大的成功。小波分析的想法来源于伸缩和平移方法，是窗口尺寸固定但形状改变时频率局部化分析方法，是能够根据高频信号特性进行自适应调整的时频率窗，因此，基于短时间傅立叶分析中存在的问题正在彻底解决。随着小波技术的持续发展和改进，出现了提高小波分解速度的高速小波算法，并且小波分解技术提高了小波分解的高频带的频率分辨率。
